基于隐马尔可夫模型（HMM）的通用孤立词语音识别实现（附带MATLAB代码）

基于隐马尔可夫模型（HMM）的通用孤立词语音识别实现（附带MATLAB代码）

引言：
语音识别是一项重要的技术，它在许多应用领域中发挥着关键作用，如语音助手、自动语音识别系统等。本文将介绍如何使用隐马尔可夫模型（HMM）实现非特定人物的孤立词语音识别，并提供相应的MATLAB代码。

1. 数据集准备：
   首先，我们需要准备一个包含多个发音样本的数据集。每个样本应包含一个孤立的单词的发音。这些样本应涵盖不同的说话人和不同的发音方式。为了简化问题，我们假设我们已经有了一个合适的数据集。

2. 特征提取：
   在进行语音识别之前，我们需要从原始语音信号中提取有用的特征。常用的特征提取方法是使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）。MFCC能够捕捉语音信号中的频谱特征，并在一定程度上抵抗噪声和说话人差异的影响。

下面是使用MATLAB实现MFCC特征提取的示例代码：

function mfcc_features = compute_mfcc(signal, fs)